基于Copula的金融市场相关分析

本文采用连接函数(copula)方法研究上证和深证市场的相关性。对上证指数和深证成指收益率的边缘分布分别用正则逆Gamma分布(Normal inverse gamma mixture)、偏T分布(Skew Student-t,SST)进行拟合,然后在此基础上采用copula函数方法建立两者的联合分布。其中的copula函数分别用Gumbel-Hougaard copula、Frank copula和Clayton copula,相依参数应用推断函数法(method of inference functions,IFM方法)估计。结果表明沪深两证券市场具有相关性。

空间插值法在降水分布中的应用

空间降水信息需求日益增加,应用于空间降水的插值方法也日益完善,不同的插值方法因为所应用的地区不同会产生不同的结果.对于不同的地区,应采用不同的方法进行比较,才能得出最佳的插值方法.采用江苏省的南京市、无锡市等12个市自1999—2008年间的1月的降雨量为数据源,分别用普通克里格插值法(OK)和反距离加权法(IDW)对同时期江苏省扬州市的降雨量进行插值,通过分析发现:普通克里格插值法的结果整体上优于反距离加权平均法.

基于EGARCH-Copula的金融市场条件相依分析

文章应用条件copula函数拟合上证指数和深证成指收益率的联合分布。对上证指数和深证成指收益率应用EGARCH-t模型拟合其条件分布,在此基础上根据连续条件分布Sklar定理,采用条件正态copula函数建立两者的联合分布。结果表明,EGARCH-t模型能够很好的描述两指数收益率的特征,正态Copula能够很好的描述沪深股市的相关性信息。

基于状态空间建模法的社会消费品零售总额预测

文章以状态空间和卡尔曼滤波为基础,对社会消费品零售总额,商品零售物价指数与居民家庭人均可支配收入建模,并在此基础上预测了未来12个月的社会消费品零售总额。将此结果与ARIMA模型的预测结果想比较,得出状态空间建模法的相对误差较小,预测效果更好。

基于正则逆Gamma分布和广义极值分布的VaR计算

股指收益率的分布和风险价值(VaR)的计算是证券市场研究的热点问题.本文对来自上证指数和深证成指日收益率采用正则逆Gamma分布和偏T分布(SST)分别进行拟合,对极值序列(周、月极大值和极小值)建立广义极值分布函数。并由此计算VaR值,度量这几种序列的风险价值.结果表明正则逆Gamma分布能更好地拟合日收益率的分布,以及采用周极值收益率的广义极值分布计算VaR值来估计风险较为合理.

基于遗传算法的动力电池参数模型辨识

针对磷酸铁锂动力电池利用二阶等效电路模型建立电池动态模型,考虑电池的电势及温度特性,分析在不同充放电倍率下对电池模型参数的影响。基于新威BT400测试电池离线数据,采用遗传算法改进后的系统辨识获得全局最优解。实际实验得出,通过离线数据对辨识参数进行验证最大误差为1.2%,能较好地反映出电池的动静态特性。

基于灰关联分析与DTOPSIS法的江苏区域经济综合评价

根据《江苏统计年鉴》(2010)的数据,采用灰关联分析法与DTOPSIS法对江苏区域经济进行综合评价。结果表明:江苏省13个省辖市可划分为4大方阵,苏州、无锡、南京列于第1方阵,其经济实力依次名列江苏前3强;常州、南通、徐州列于第2方阵;盐城、镇江、扬州为第3方阵;泰州、淮安、连云港、宿迁处于第4方阵。评价结果符合江苏社会经济发展的实际。

用遗传算法优化小波神经网络的结构

用遗传算法确定小波神经网络中输入层单元数和隐含层单元数，同时采用梯度法计算小波神经网络中的权系数、伸缩和平移系数，从而达到优化小波神经网络的结构的目的。

我国农村居民消费结构的面板数据分析

通过面板数据模型,研究全国各城市农村居民的消费结构,从而得出居民的消费倾向及变化趋势,对于政府部门制定相应的经济政策,引导居民向更高的消费层次升级具有重要的参考价值。

小波网络方法用于时间序列分析中非线性模型的研究

把小波网络方法用于时间序列分析中非线性模型，利用小波网络的非线性逼近能力，构造一个非线性函数，并对温度资料进行处理，得到了较好的拟合效果。

基于SV-M模型的全球股市交易指数波动与收益率的多分辨分析

为了有效揭示收益率与波动的关系,本文采用极大重叠离散小波变换,将收益率分解在不同的交易周期上,建立各自的SV-M模型,考察各周期收益率与波动的关系及其他参数随交易周期的变化情况。实证表明,全球各大股票交易市场的收益率,收益率与波动的在较小的尺度上关系不显著,但在较大尺度上,存在明显的正相关关系;且随交易周期的增长,收益率的相关性及波动持续性逐渐增强。

JM模型中参数的Bayes估计

讨论了软件可靠性模型——JM 模型中故障率比例参数θ的 Bayes 估计问题,分别求出了在贝叶斯假设、杰弗莱原则和共轭分布原则下参数θ的先验分布、后验分布及相应的 Bayes 估计,并对它们进行了比较和讨论。

基于两类极值分布的金融风险度量

在金融投资组合的风险管理中,估计极端事件的概率,是一个重要的问题.阐述了极值理论和两类极值分布,以上证综合指数为例,将极值理论用于风险价值的计算,给出了VaR和ES的估计值,并与传统方法得出的结果进行了比较分析,结论表明,用极值方法度量金融风险具有很高的准确性.

基于多分辨分析上证SV-M模型的实证

为了有效揭示上证不同交易周期收益率与波动的关系,文章采用极大重叠离散小波变换,将收益率分解在不同的交易周期上,建立各自SV-M模型,考察各周期收益率与波动的关系及其他参数随交易周期的变化情况。实证表明,不同交易周期,收益率与波动的关系存在明显差异;且随交易周期的增长,收益率的相关性及波动持续性逐渐增强。

江苏省县域第三产业增加值的空间统计分析

文章利用2002—2013年江苏省县域截面数据,采用空间统计方法,对县域第三产业增加值进行了统计分析,并对2013年县域数据建立空间误差模型。结果表明,江苏省县域第三产业发展表现出显著的空间自相关性,遵循空间集聚式的发展模式,区域之间存在较大差异;县域第三产业发展不仅取决于本地区的经济发展、人力资本、居民消费、城市化水平等因素,还受到空间效应的影响,与邻近县域的第三产业发展存在一定的空间依赖性。

几类具有奇性的p-Laplacian类算子周期解问题

应用Mawhin重合度延拓定理,研究了具有吸引、排斥型奇性的Liénard和Rayeigh方程周期正解的存在性问题.主要结果表明,这两类具有奇性的方程至少存在一个周期正解.

基于广义极值分布的设计基本风速及其置信限计算

引入涵盖Gumbel,Frechet,W eibull三类极值渐近分布的广义极值分布(GED)模型,给出该模型参数的极大似然估计的计算公式,并由此导出设计基本风速及其置信上限的计算方法.采用南通气象观测站的年最大风速资料进行实证研究,分别用似然比法和Kolmogorv统计量检验分布的拟合优度,得出南通气象观测站年最大风速符合Frechet分布,而由样本值构造的经验分布与理论分布曲线基本相吻合.因此,由GED模型导出的计算方法明显优于采用单一分布的方法.

多步预测的小波神经网络预报模型

采用小波分析与人工神经网络相结合的方法， 进行了一种新的非线性长期预报模型研究。结果表明，所构造的小波神经网络多步预测模型对历史样本具有很好的拟合效果，独立样本的预报效果也令人满意。并且， 该预报模型具有误差收敛快， 预报时效长以及建模所需阶数低等显著优点， 具有很好的研究前景。

用最小绝对偏差方法(LAD)估计极值分布参数的探讨

数理统计问题中的最小绝对偏差方法(Least Absolute Deviation)由于具有良好的稳健性,近年来备受重视。本文所研究的是如何将最小绝对偏差法及非线性回归模型相结合,应用于极值分布的参数估计,并与经典的参数估计法相比较。通过对徐州市降雨量数据的研究表明,改进后的参数估计法不仅提高了模型拟和的精确度,而且有良好的稳定性,可以推广到相关气象要素的预测、预报研究中。其中,将LAD法运用于极值分布模型是一个新的尝试。

基于预报误差最小的自回归模型定阶方法研究

以独立样本的平均绝对预报误差最小为依据，进行了自回归模型定阶方法的研究，简称MAPE方法（MeanAbsolutePredictionError）。应用MAPE方法及五种常用的定阶方法（FPE，AIC，BIC，L1和L2准则），对上海月平均温度序列（1873—1980年）进行定阶试验计算和预报检验。结果表明，MAPE方法是一种效果较好的自回归模型定阶方法，并且简单实用。